ディープラーニングで製造業の設計効率が変わってゆく？材料品質予測AI。【AI論文】

コメント

注目のコメント

• Saitou Kazuhiro

  U of Michigan 教授 (機械工学), 副学科長

  ・2019年09月08日

  スポット溶接の標準テストピースによるせんだん試験の結果予測ですねぇ かなりいいモデルがもうあるんですから、FEと比べるぐらいのことはやって欲しかったですねぇ
• 比屋根 一雄

  三菱総合研究所 執行役員兼研究理事 生成AIラボセンター長

  ・2019年09月10日

  設計パラメータの予測モデルに機械学習を使うのはありでしょうね。でも、問題がシンプル過ぎる感が・・。
  
  設計プロセス全体を効率化・自動化するAIは、今後の大きなチャレンジです。実用レベルになれば、ものづくりは大きく変革されるでしょう。ただし、機械学習（含む深層学習）だけでは難しく、既存の設計手法とうまく組み合わせたAIが必要になります。なぜなら教師データとなる事例が限られるからです。
• 水谷 健

  Parks, Inc. CEO

  ・2019年09月08日

  本文より
  韓国工業技術院のInsung Hwangら研究者は、溶接用鋼部品のアセンブリの品質を予測するためのディープラーニングを提案している。